基于改进 Adaboost 算法的人脸检测

摘要：

针对传统 Adaboost 算法存在样本训练耗时、误检率较高的问题，提出了一种基于改进Adaboost 算法的人脸检测方法。首先，利用肤色分割对待检测人脸图像进行预处理，然后，对传统Adaboost 算法进行改进，在训练分类器过程中加入相关性判断，以减少弱分类器数量和提高样本训练速度，最后，对预处理过的待检测区域用改进的 Adaboost 算法进行人脸检测。实例测试表明，该方法在人脸检测中能够获得较高的检测率和较快的检测速度。

关键词：人脸检测、肤色分割、肤色模型、Adaboost 算法、相关性判断、弱分类器

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省科技厅科技发展计划项目134300510037

在线出版日期：2015-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：57-60